علم الحوسبة البيولوجية هو تخصص تتداخل فيه البيولوجيا وعلوم الحاسب والرياضيات التطبيقية للعمل على مسائل في البيولوجيا. ويتألف من عدة فروع منها المعلوماتية الحيوية وعلم الجينوم الحاسوبي وعلم الأحياء والنمذجة الجزيئية والتنبؤ بالأمراض.
محتويات المقال :
تاريخ وركائز علم الحوسبة البيولوجية
تعود بدايات هذا العلم إلى تاريخ نشأة علم الكمبيوتر؛ حيث عالم الرياضيات البريطاني «آلان تورينج-Alan Turing» أبو الكمبيوتر. باستخدام الكمبيوتر البدائي في إدخال أنظمة من تطور الكائنات الحية في بداية سنة ١٩٥٠م قبل وفاته، وفي نفس الوقت قام بنفس التجارب مجموعة من الباحثين في المعمل القومي لأبحاث الأسلحة بمختبر لوس آلاموس بالولايات المتحدة الأمريكية.
Alan Turing
سنة ١٩٦٠م، تطور الكمبيوتر للتعامل مع تحليل البيانات بشكل أفضل وأكثر تعمقًا والوصول إلى تركيب البروتينات. ومن هنا تم اعتبار الأحياء الحاسوبي علمًا منفصلًا، وأصبح الكمبيوتر قادرًا على تمثيل شكل ثلاثي الأبعاد لتركيب البروتينات. وبالعودة إلى ١٩٥٠م، استخدم خبراء التصنيف الكمبيوتر في عملهم وأصبح المجال أكثر تطورًا في عام ١٩٦٠م عندما تطورت هذه التقنيات للتصنيف اعتمادًا على الحمض النووي.
هل سبق لك أن تساءلت لماذا تبدو قطتك وكأنها تصاب بالذعر عندما تواجه بابًا مغلقًا؟…
سنة ١٩٨٠م، تطور علم الحوسبة البيولوجية بسبب التطور الكبير في عالم الكمبيوتر وخاصة الذكاء الاصطناعي الذي ساهم في معرفة أصل الكائنات الحية والعلاقات بينهم. وسنة ١٩٩٠م، تعرف العلماء على وظائف البروتينات، وتحليل تفاعلات البروتينات مع جزيئات أخرى إلى أن أصبح لم يعد هناك مجال بيولوجي بدون استخدام طرق علم الكمبيوتر. [1]
ما الفرق بين علم الحوسبة البيولوجية ومجالات أخرى؟
المعلوماتية الحيوية: يستخدم الخبراء المجالين معًا بنفس التعريف ولا يرون أهمية للتفرقة بينهما، ولكن تتضمن المعلومات الحيوية تحليل وإدارة البيانات باستخدام أدوات تساعد على تأكيد التجارب وفحصها داخل المعامل. أما الحوسبة البيولوجية فهي فرع من فروع الأحياء مثل الفيزياء الحاسوبية التي تعتبر فرع من فروع الفيزياء، والحوسبة البيولوجية فرع من فروع الأحياء طُور بواسطة الكمبيوتر. [2]
ومن السهل تمييزه عن البيولوجيا الحسابية: بالرغم من التداخلات إلا أن النظام القديم للبيولوجيا الحسابية يهتم بتطبيق التحليلات الرقمية على موضوعات مثل ديناميكا السكان وتطور التطبيق على الجينات. وبالأساس أن البيولوجيا الحسابية تعتمد على التحليل الرقمي، لكن الحوسبة البيولوجية تعتمد على الرياضيات المتقطعة التي تعتبر ركيزة أساسية في تطبيق الكمبيوتر في علم البيولوجيا.
أما البيولوجيا النظرية تتميز عنها الحوسبة البيولوجية في التطبيق على أرض الواقع والخروج بنتيجة عملية. وتتداخل أحيانًا البيولوجيا النظرية مع البيولوجيا الحسابية ومن الممكن أن يكونوا مجالًا واحدًا.
ما هي أنواع المشاكل التي يعمل عليها علم الحوسبة البيولوجية؟
تحليل جزيئات البيانات من الحمض النووي « DNA, RNA ».
تحليل تركيب البروتينات ثلاثية الأبعاد والجينات.
التعرف على الأمراض التي تسببها الجينات.
التعرف على هيكلة تطور الكائنات تاريخيًا.
العمل أيضًا على البيانات غير الجينية مثل البيانات الإكلينيكية والبيانات البيئية.
أهمية علم الحوسبة البيولوجية
التنبؤ بوظيفة البروتينات اعتمادًا على التركيب.
التعرف على بروتينات إضافية غير معروف تسلسلها مُسبقًا.
التعرف على المناطق النشطة في البروتينات باستخدام الوصف والتركيب ثلاثي الأبعاد.
تصميم الأدوية اعتمادًا على الرؤية الواضحة في التعرف على البروتين.
ابتكار طرق علاجية من خلال التعرف على الجينات وسلوكياتها فيما يعرف ب «Personalized Medicine – الطب الشخصي». [3]
كيف تغيرت أوضاع علم الحوسبة البيولوجية؟
في البحث العلمي: انتشرت الأبحاث عن تسلسل الأحماض النووية والبروتينات في ال ٥ سنوات السابقة ٥ أضعاف؛ فزاد الاحتياج بشكل كبير إلى محللي بيانات بخبرة في الكمبيوتر. وازداد الاتجاه من مجرد تحليل البيانات وابتكار خوارزميات إلى التعمق في البيولوجيا والأمراض مثل أمراض السرطان.
التغير البيئي وانتشار عدد كبير من الأمراض مما أدى إلى انتشار المراكز البحثية المتخصصة على سبيل المثال مجال الخلايا الجذعية، حيث كان يعمل به سابقًا علماء من أقسام الجلدية والمخ والأعصاب، ولكن أصبح الآن لعلماء الحوسبة البيولوجية دورًا كبيرًا في هذه المراكز.
أصبح تخليق البيانات جزءًا مهمًا، حيث ركز العلماء السابقون على البيانات المتاحة، ولكن بعد ظهور القدرة على تخليق البيانات وانتشار أكبر قدر من البيانات أصبحت الفرص أفضل.
فحص البيانات: لم يعد الوضع متعلقًا بفرضية معينة وإثباتها كما يقوم العديد من العلماء، ولكن تطور الوضع بالفحص المتعمق في البيانات واكتشاف طفرة جديدة أو قصة جديدة غير متوقعة. [4]
ما هي أهم الخوارزميات في الحوسبة البيولوجية؟
«Global Matching»: استغلال معرفتنا ببروتينات كائن معين لفهم أكثر عدد من البروتينات في الكائنات الأخرى عن طريق محاولة مطابقتها.
«Hidden Markov model»: استخدام بديل للاحتمالية بمعنى أن نطلق جين وبعدها ننتقل للحالة التي تليها، وهذه الحالة يوجد احتمال أن تساوي الأصلية.
«population genetics»: محاولة مماثلة ما يحدث في موقع ما بمواقع أخرى.
«Population tree»: لتوضيح المسافات بين الأنواع المختلفة في حالة دراسة تطور الكائنات الحية.
«gene regulation networks»: النظر في التفاعلات بين البروتينات المختلفة في كائن حي قد يحدد نوع الخلية.
الأعمال المتوفرة في الحوسبة البيولوجية
ضمن العمل الحكومي لتحليل البيانات الضخمة المتاحة للأبحاث المستخدمة في الطب والدواء والجينات وانتشار الأمراض.
عالم أبحاث مع تقدم منظومة الشركات الصيدلانية والشركات العالمية في تفاعلات الأدوية وتطوير برامج تحليلية قوية.
التدريس في الجامعات في الدراسات العليا والأبحاث على الجينات وتحليلها وفحص البيانات. [6]
الأماكن المتاحة للعمل دائمًا
المعدات والأجهزة الطبية.
الأبحاث.
الكيماويات الزراعية.
المستحضرات الصيدلانية.
معاهد الصحة. [6]
المهارات
البرمجة مثل بايثون وجالاكسي
أدوات المعلوماتية الحيوية مثل (Bio-edit) والخوارزميات.
قواعد البيانات مثل (sql) بالإضافة إلى تنظيف البيانات ورسم البيانات.